Explora todo el contenido etiquetado con Open Source
El servidor MCP mcp-local-rag permite una búsqueda web de Recuperación Aumentada de Generación (RAG) local y respetuosa con la privacidad para LLMs. Permite que los asistentes de IA accedan, integren y extraigan información actualizada de la web sin APIs externas, mejorando los flujos de trabajo de investigación, creación de contenido y respuesta a preguntas.
El Servidor MCP del Clima conecta asistentes de IA con datos meteorológicos en tiempo real e históricos utilizando la API Open-Meteo—sin necesidad de claves API. Habilita flujos de trabajo impulsados por IA con herramientas sensibles al clima para planificación de viajes, programación de eventos, automatización y más.
GitMCP es un servidor gratuito y de código abierto del Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA con cualquier repositorio de GitHub para autocompletado de código con contexto, exploración y flujos de trabajo de desarrollo. Reduce las alucinaciones de código al proporcionar acceso en vivo y contextual al código, issues, PRs y estructuras de archivos para una productividad mejorada impulsada por IA.
El Todos MCP Server es una aplicación de lista de tareas de código abierto con soporte para Model Context Protocol (MCP), lo que permite a asistentes de IA y chatbots gestionar tareas de forma programática mediante una API estandarizada. Ofrece almacenamiento local que prioriza la privacidad y herramientas prácticas para la automatización fluida de tareas en flujos de trabajo potenciados por IA.
El Servidor MCP de Telegram conecta la API de Telegram con asistentes de IA mediante el Protocolo Model Context, permitiendo flujos de trabajo automatizados para mensajería, gestión de diálogos y escenarios avanzados de comunicación dentro de FlowHunt.
El servidor mcp-k8s-go MCP permite que los asistentes de IA interactúen programáticamente con clústeres de Kubernetes a través del Model Context Protocol, automatizando y optimizando los flujos de trabajo DevOps mediante una interfaz estandarizada.
El servidor MCP mcp-rag-local potencia asistentes de IA con memoria semántica, permitiendo almacenar y recuperar fragmentos de texto según su significado, no solo palabras clave. Utiliza Ollama para los embeddings y ChromaDB para la búsqueda vectorial, apoyando una gestión avanzada del conocimiento y recuperación contextual en flujos de trabajo locales.
El Servidor Agentset MCP es una plataforma de código abierto que permite la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con capacidades agénticas, permitiendo que los asistentes de IA se conecten con fuentes de datos externas, APIs y servicios para desarrollar aplicaciones inteligentes basadas en documentos.
El Servidor Figma-Context MCP conecta agentes de codificación de IA con diseños de Figma exponiendo datos de Figma mediante el Model Context Protocol (MCP). Permite que asistentes de IA obtengan, analicen y razonen sobre archivos Figma para flujos de trabajo de diseño a código sin fisuras, implementación de UI, extracción de componentes y documentación automatizada.
Lspace MCP Server es una aplicación backend y autónoma de código abierto que implementa el Model Context Protocol (MCP). Permite un conocimiento persistente y buscable capturando insights de cualquier sesión de IA e integrándolos entre herramientas, empoderando a los desarrolladores para crear flujos de trabajo inteligentes y enriquecidos con contexto.
El Servidor MCP de la App Authenticator permite a los agentes de IA acceder de forma segura a códigos 2FA y contraseñas, agilizando los procesos de inicio de sesión automatizados y la gestión de credenciales en todas las plataformas, manteniendo prácticas de seguridad sólidas.
El Servidor MCP de TFT conecta asistentes de IA con la API de Riot Games, permitiendo el acceso programático al historial de partidas de jugadores de Team Fight Tactics (TFT) y a datos detallados de partidas para análisis automatizados, seguimiento de jugadores y comentarios en profundidad de eventos.
El Servidor Mifos X MCP conecta los agentes de FlowHunt AI con Apache Fineract®, permitiendo la automatización fluida de datos financieros, incorporación de clientes, gestión de préstamos e integración de flujos de trabajo de IA a través de un protocolo estandarizado.
El Servidor Typesense MCP conecta agentes de IA con Typesense, un motor de búsqueda de código abierto, permitiendo que los LLMs busquen, recuperen y analicen colecciones de datos estructurados en tiempo real. Integra potentes herramientas de búsqueda de documentos, analítica y descubrimiento de esquemas directamente en tus flujos de trabajo de IA con manejo seguro de claves API.
Vectara MCP Server es un puente de código abierto entre asistentes de IA y la plataforma Trusted RAG de Vectara, que permite una Generación Aumentada por Recuperación (RAG) segura y eficiente y búsqueda empresarial para flujos de trabajo de IA generativa en FlowHunt.
El Servidor TeamRetro MCP conecta asistentes de IA con la plataforma TeamRetro, habilitando la automatización de la gestión de equipos, retrospectivas, chequeos de salud y analíticas a través de una interfaz segura basada en Model Context Protocol. Integra las herramientas de colaboración y analíticas de TeamRetro en tus flujos de trabajo de IA para una productividad mejorada.
Fastai es una biblioteca de aprendizaje profundo construida sobre PyTorch, que ofrece APIs de alto nivel, aprendizaje por transferencia y una arquitectura por capas para simplificar el desarrollo de redes neuronales para visión, PLN, datos tabulares y más. Desarrollada por Jeremy Howard y Rachel Thomas, Fastai es de código abierto y dirigida por la comunidad, haciendo la IA de vanguardia accesible para todos.
AllenNLP es una sólida biblioteca de código abierto para la investigación en PLN, construida sobre PyTorch por AI2. Ofrece herramientas modulares y extensibles, modelos preentrenados e integración sencilla con bibliotecas como spaCy y Hugging Face, admitiendo tareas como clasificación de texto, resolución de correferencias y más.
Chainer es un framework de deep learning de código abierto que ofrece una plataforma flexible, intuitiva y de alto rendimiento para redes neuronales, con gráficos dinámicos define-by-run, aceleración por GPU y amplio soporte de arquitecturas. Desarrollado por Preferred Networks con contribuciones importantes de grandes empresas tecnológicas, es ideal para investigación, prototipado y entrenamiento distribuido, aunque actualmente se encuentra en modo de mantenimiento.
DL4J, o DeepLearning4J, es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuido y de código abierto para la Máquina Virtual de Java (JVM). Como parte del ecosistema Eclipse, permite el desarrollo y despliegue escalable de modelos de deep learning usando Java, Scala y otros lenguajes de la JVM.
Descubre los anuncios clave de Google I/O 2025, incluyendo Gemini 2.5 Flash, Project Astra, Android XR, agentes de IA en Android Studio, Gemini Nano, Gemma 3n, SignGemma y cómo FlowHunt está aprovechando estas nuevas capacidades nativas de IA.
Aprende más sobre el modelo Grok de xAI, un avanzado chatbot de IA liderado por Elon Musk. Descubre su acceso a datos en tiempo real, características clave, benchmarks, casos de uso y cómo se compara con otros modelos de IA.
El Intercambio Abierto de Redes Neuronales (ONNX) es un formato de código abierto para el intercambio fluido de modelos de aprendizaje automático entre diferentes frameworks, mejorando la flexibilidad de despliegue, la estandarización y la optimización de hardware.
Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos con código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Ampliamente utilizado en ciencia de datos, aprendizaje automático, educación e investigación, soporta más de 40 lenguajes de programación e integración fluida con herramientas de IA.
KNIME (Konstanz Information Miner) es una potente plataforma de análisis de datos de código abierto que ofrece flujos de trabajo visuales, integración de datos sin fisuras, análisis avanzado y automatización para diversas industrias.
Kubeflow es una plataforma de aprendizaje automático (ML) de código abierto sobre Kubernetes, que simplifica el despliegue, la gestión y la escalabilidad de flujos de trabajo de ML. Ofrece un conjunto de herramientas que cubren todo el ciclo de vida del ML, desde el desarrollo del modelo hasta el despliegue y la monitorización, mejorando la escalabilidad, la reproducibilidad y la utilización de recursos.
LangChain es un framework de código abierto para desarrollar aplicaciones impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM), que facilita la integración de potentes LLM como GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI con fuentes de datos externas para aplicaciones avanzadas de PLN.
Descubre más sobre Mistral AI y los modelos LLM que ofrecen. Conoce cómo se utilizan estos modelos y qué los diferencia del resto.
Apache MXNet es un framework de aprendizaje profundo de código abierto diseñado para el entrenamiento y despliegue eficiente y flexible de redes neuronales profundas. Reconocido por su escalabilidad, modelo de programación híbrido y soporte para múltiples lenguajes, MXNet permite a investigadores y desarrolladores construir soluciones avanzadas de IA.
Natural Language Toolkit (NLTK) es un conjunto integral de bibliotecas y programas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (PLN) simbólico y estadístico. Ampliamente utilizado en la academia y la industria, ofrece herramientas para tokenización, stemming, lematización, etiquetado POS y más.
Plotly es una avanzada biblioteca de gráficos de código abierto para crear gráficos interactivos y de calidad para publicaciones en línea. Compatible con Python, R y JavaScript, Plotly permite a los usuarios crear visualizaciones de datos complejas y admite una amplia gama de tipos de gráficos, interactividad e integración con aplicaciones web.
Scikit-learn es una potente biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python, que proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis predictivo de datos. Ampliamente utilizada por científicos de datos y profesionales de machine learning, ofrece una amplia gama de algoritmos para clasificación, regresión, agrupamiento y más, con integración perfecta en el ecosistema de Python.
SciPy es una robusta biblioteca de Python de código abierto para computación científica y técnica. Basada en NumPy, ofrece algoritmos matemáticos avanzados, optimización, integración, manipulación de datos, visualización e interoperabilidad con bibliotecas como Matplotlib y Pandas, lo que la convierte en esencial para la computación científica y el análisis de datos.
TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain, diseñada para el cálculo numérico y el aprendizaje automático a gran escala. Admite aprendizaje profundo, redes neuronales y se ejecuta en CPUs, GPUs y TPUs, simplificando la adquisición de datos, el entrenamiento de modelos y su implementación.
Descubre Wan 2.1, el modelo de generación de video con IA de código abierto de Alibaba. Aprende cómo funciona, explora sus potentes características y sigue nuestra guía paso a paso para ejecutarlo localmente en tu propia GPU.
